matlab全连接层神经网络多元回归

对于在MATLAB中构建全连接层神经网络进行多元回归，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 准备数据：确保你有一个包含输入特征和目标变量的数据集。输入特征应该是一个矩阵，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。目标变量应该是一个向量，与输入特征的行数相对应。

2. 创建神经网络模型：可以使用MATLAB的Neural Network Toolbox来创建全连接层神经网络模型。你可以选择使用feedforwardnet或patternnet函数来创建模型，具体取决于你的需求。

3. 配置网络结构：你可以通过设置网络的层数和每层的神经元数量来配置网络结构。使用MATLAB的configure函数可以实现这一步骤。

4. 划分数据集：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练网络，验证集用于调整网络的超参数，测试集用于评估网络的性能。

5. 训练网络：使用train函数来训练神经网络模型。你可以选择不同的训练算法和参数来优化网络的权重和偏差。

6. 评估网络：使用测试集来评估训练好的神经网络模型的性能。你可以使用MATLAB的perform函数来计算模型的性能指标，如均方误差（MSE）或决定系数（R-squared）。

7. 进行预测：使用训练好的模型来进行预测。你可以使用MATLAB的sim函数来进行预测，并将预测结果与实际结果进行比较。

以上是在MATLAB中构建全连接层神经网络进行多元回归的一般步骤。具体的实现细节可以根据你的数据集和需求进行调整和优化。